基于ARIMA模型和CNN-LSTM组合模型的 全球气温预测分析＊ 严 迅，铁承城，鄢 薇，何杰艳，管春春，吕井明 （贵州理工学院，贵州 贵阳 550000）摘 要：全球气温预测研究对于国家环境健康状况评价、环境问题分析和预防污染物浓度管理具有重大价值。为有效提升温度预报准确率，首次引入了ARIMA （自回归移动平均模型）...
在单一模型基础上将二者进行组合,增强预测模型的性能和稳定性。 专利权项:1.一种基于ARIMA和CNN-LSTM组合模型的短期负荷预测方法,其特征在于,包括以下步骤:采集园区历史负荷数据、气象数据,对原始信息进行数据预处理,将处理后的数据随机划分训练集和测试集,设置比例,得到训练数据序列;构建CNN-LSTM预测模型,将所述训练数...
1.基于ARIMA-SVM组合模型的创业板股票价格预测分析2.基于ARIMA与线性回归组合模型的汽车销量预测分析3.基于ARIMA模型和LSTM神经网络的全球气温预测分析4.基于GM(1,1)-ARIMA组合模型的宁波港口物流需求预测分析5.基于ARIMA-GM(1,1)组合模型的河南省卫生总费用及其构成预测分析 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请...